資料介紹
圖表示學習是實現(xiàn)各類圖挖掘任務(wù)的基礎(chǔ).現(xiàn)實當中的圖數(shù)據(jù),不僅包含復雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),還包括多樣化的節(jié)點信息.如何將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點信息更加有效地融入圖的表示學習中。是一個重要的問題,為了解決這一問題。本文基于深度學習提出了融合節(jié)點先驗信息的圖表示學習方法,該方法將節(jié)點特征作為先驗知識。要求學習到的表示向量同時保持圖數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性和節(jié)點特征相似性,該方法的時間復雜度為O(IVI),其中IvI為圖節(jié)點數(shù)量,表明該方法適用于大規(guī)模圖數(shù)據(jù)分析,同時,在多個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,所提出的方法相比目前流行的幾種基線方法。在分類任務(wù)上能夠獲得良好而穩(wěn)定的優(yōu)勢.
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